В США искусственный интеллект обучил квадрокоптер мягкой посадке

Разработанный в Соединенных Штатах Америки алгоритм управления беспилотным летательным аппаратом может производить посадку на новом уровне плавности и скорости благодаря нейронным сетям, на которых он основан.

Нейросети, на основе которых работает приближенный к искусственному интеллекту алгоритм для управления БПЛА, учитывают экранный эффект, возникающий при приближении пропеллеров дрона к поверхности.

Соответственно, посадка получается более точной и аккуратной. Плюс, учет экранного эффекта позволяет дрону летать на малой высоте над неровной поверхностью.

Доклад, посвященный нейросетям для управления дроном, был представлен в рамках конференции ICRA 2019.

Дроны обычно управляются встроенными алгоритмами, которые самостоятельно рассчитывают мощность каждого отдельного двигателя — это позволяет облегчить управление аппаратом и лишь подавать ему команды вроде "лететь вперед" иди "лететь влево", не задумываясь о тонкостях маневрирования.

Встроенные алгоритмы дронов, однако, являются довольно примитивными, то есть, они не учитывают сложные аэродинамические эффекты или, например, сильные порывы ветра. И вот тут-то на помощь и приходят ИИ-алгоритмы, созданные учеными из Калифорнийского университета в Ирвайне.

"Мы научили нейросеть рассчитывать параметры возмущающей силы, которая возникает на низкой высоте из-за так называемого экранного эффекта", — говорит Сун-Чжо Чун, ведущий автор разработки.